노트 :

generator A function which returns a generator iterator. It looks like a normal function except that it contains yield expressions for producing a series of values usable in a for-loop or that can be retrieved one at a time with the next() function. generator iterator An object created by a generator function. Each yield temporarily suspends processing, remembering the location execution state (..

파이썬은 대표적인 인터프리터 언어이지만 타입을 지정할 수 있는 타입 힌트(Type Hint)가 3.5버전 이후 부터 지원된다. 1. 기존에 타입 힌트를 사용하지 않는 경우의 함수 정의 def greeting(name): return 'Hello ' + name 2. 타입 힌트를 사용한 경우의 함수 정의 def greeting(name: str) -> str: return 'Hello ' + name 기존에 타입 힌트를 사용하지 않는 경우, 빠르고 편리하게 함수를 정의할 수 있지만 greeting() 함수의 파라미터 name에 어떤 형식의 파라미터를 넘겨야 하는 지 알 수 없다. 그러므로 해당 함수의 리턴값도 알 수 없다. 혼자서 짜는 코드의 경우는 괜찮지만, 대규모 협업이 필요한 경우 잘못된 파라미터 값..

1. vscode에서 "app.py" 파일을 새로 만든다. 2. Streamlit 라이브러리를 임포트한다. import Streamlit as st 3. 터미널에서 python -m streamlit run app.py를 실행한다. python -m streamlit run app.py 그러면, 아래와 같이 url 주소가 뜨면서 새 창으로 해당 웹사이트가 열릴 것이다. 해당 웹사이트 오른쪽에 있는 메뉴 중 "always rerun"을 누르면, vscode에서 작업한 내용을 웹사이트에서 실시간으로 확인이 가능하다. 다음은 실행한 코드와 코드가 반영된 웹사이트 이미지이다. (신기하게도 streamlit에서 마크다운 사용이 가능하다) * 생활코딩 님의 유투브 강의를 보고 따라해 보았습니다.

vscode에서 Streamlit 설치하기 pip install streamlit 터미널에서 streamlit hello를 실행하면 streamlit으로 만든 웹사이트로 이동 streamlit hello 해당 웹사이트에서 Streamlit으로 할 수 있는 작업들을 데모로 볼 수 있다. https://docs.streamlit.io/ Streamlit Docs Join the community Streamlit is more than just a way to make data apps, it's also a community of creators that share their apps and ideas and help each other make their work better. Please come jo..

변환 형태 설명 list > DataFrame df = pd.DataFrame(list, columns=['col1', 'col2', 'col3']) ndarray > DataFrame df = pd.DataFrame(ndarray, columns=['col1', 'col2', 'col3']) dict > DataFrame dict = {'col1':[1, 2, 3], 'col2':[4, 5, 6], 'col3':[7, 8,9]} df = pd.DataFreame(dict) dict의 key를 칼럼명으로, value를 리스트 형식으로 입력 DataFrame > ndarray df.values (DataFrame의 values 속성을 이용) DataFrame > list ndarray = df.values..

데이터 전처리를 할 때, 데이터프레임 또는 시리즈의 레코드를 가공해야 하는 경우가 있다. 칼럼 내 레코드를 한번에 가공할 때 사용하는 함수가 apply()이다. 사이킷런의 iris 내장데이터를 이용해, 실습을 해보자. 먼저, iris 데이터를 아래와 같이 불러온다. from sklearn.datasets import load_iris import pandas as pd iris = load_iris() iris_data = iris.data iris_label = iris.target 그다음, iris_data를 아래와 같이 데이터프레임으로 변환한다. iris_data = pd.DataFrame(iris_data, columns=['petal length', 'petal width', 'sepal len..

파이썬 명령을 실행할 때, 시간이 오래 걸리는 경우가 있다. 그럴 때, 화면에 진행율을 표시해주면 대기시간이 덜 답답할 것이다. 우선 tqdm을 따로 설치해주어야 한다. 명령창에서 pip install tqdm을 실행하자. pip install tqdm 주피터 노트북에서 바로 설치하기를 원한다면, 앞에 매직명령어인 !를 붙여주면 된다. ! pip install tqdm 만약 anaconda를 이용해서 python을 깔았다면, anaconda prompt에서 다음 명령어를 수행한다. conda install -c conda-forge tqdm tqdm이 깔렸다면, 사용하는 방법은 간단하다. tqdm의 인자로 iterale한 객체를 넣어주면 된다. tqdm 안에 desc속성값을 주면, 프로그레스바 앞에 표시..

머신러닝에 인풋 데이터를 집어넣을 때, 1차원으로 변환해주어야 할 때가 있다. 그럴 때, flatten() 메소드를 사용한다. array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) array_1d = array_2d.flatten() print('array_2d:\n {0}, \n array_1d: \n {1}'.format(array_2d, array_1d)) flatten() 메소드처럼 다차원을 1차원으로 변환해주는 메소드로 ravel()과 reshape()이 있다. 그러나 ravel()과 reshape()을 사용할 때는 주의해야할 점이 있다. 확인을 위해 array_1d의 첫번째 요소를 1에서 11로 변경해 보자. 그 후 array_1d와 오리지널 배열인 arry_2d를 함..

메타문자(meta characters): 본래의 의미 이외로 사용되는 문자 (e.g.) ? , . + ^ \ [-] : 괄호 내 두 문자/숫자의 범위, [a-z]는 알파벳 소문자 전체를 의미, [0-9]는 0~9까지의 숫자를 의미 ^(carat) : not을 의미 .(dot) : 줄바꿈 문자인 \n을 제외한 모든 문자 *(asterisk) : * 앞에 있는 문자가 0번 이상 반복 +(plus) : + 앞에 있는 문자가 1번 이상 반복 ?(question) : ? 앞에 있는 문자가 0번이나 1번 반복 {m, n} : {} 앞에 있는 문자가 m번 이상 n번 이하 반복 \d : 숫자와 매치, [0-9]와 동일한 표현 \D : 숫자가 아닌 것과 매치, [^0-9]와 동일한 표현 \s : whitespace 문자..